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1、python保存深度训练过程至txt文件。with open(“result.txt”, “a”) as f： # 打开文件以便写入print("image_name： ", image_name,file=f)

参考：https://blog.youkuaiyun.com/qq_44442727/article/details/112977805https://blog.youkuaiyun.com/random_repick/article/details/115526700https://blog.youkuaiyun.com/weixin_39450145/article/details/104801730一、设备及环境win7anaconda3 2019.03（Python 3.7.3 64-bit）PyCharm 2021.1

基于CNN的手写数字识别算法内容介绍算法原理实验环境实验步骤实验结果内容介绍卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）卷积神经网络相较于传统的图像处理算法的优点之一在于避免了对图像复杂的前期预处理过程，卷积神经网络可以直接输入原始图像进行一系列工作，从而提供了一个端到端的解决方案。根据实际问题构造出网络结构，参数的确定则需要通过训练样本和学习算法来迭代找到最优参数组。参数的优化过程旨在通过对神经网络中的可变参数进行调整，使得网络输出尽可能的接近期望输出。

SVM手写数字识别实验总结实验环境案例背景图像预处理建立SVM模型对测试样本进行识别实验环境(1) Windows7，MatlabR 2016b；(2) LIBSVM工具箱；遇到的问题及解决方法：起初安装的MATLABr2014b，配置libsvm工具包的过程中，遇到make不成功等问题，后来在网上看了各种帖子后，把Matlab2014换成matlab2016，最后成功解决了问题，当然期间安装了编译器，尝试了很多种办法，最后才成功使用libsvm工具包。案例背景数据集获取：《Matlab神经网